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[R을 R려줘] R 데이터 시각화

백신데이터접종 강의/problem with id.id존재x/df_map_join=left_join(df_map,df_countries, by=c("id"="id"))

해결된 질문

작성

·

183

·

수정됨

1

 

 

 

 

 

 

 

#문제를 해결하는데 도움이 될지모르겠습니다.

> 


> library("rnaturalearth")
> map=ne_countries()
> df_map=fortify(map) 
> names(df_map)
  [1] "featurecla" "scalerank"  "labelrank"  "sovereignt" "sov_a3"     "adm0_dif"   "level"      "type"       "tlc"       
 [10] "admin"      "adm0_a3"    "geou_dif"   "geounit"    "gu_a3"      "su_dif"     "subunit"    "su_a3"      "brk_diff"  
 [19] "name"       "name_long"  "brk_a3"     "brk_name"   "brk_group"  "abbrev"     "postal"     "formal_en"  "formal_fr" 
 [28] "name_ciawf" "note_adm0"  "note_brk"   "name_sort"  "name_alt"   "mapcolor7"  "mapcolor8"  "mapcolor9"  "mapcolor13"
 [37] "pop_est"    "pop_rank"   "pop_year"   "gdp_md"     "gdp_year"   "economy"    "income_grp" "fips_10"    "iso_a2"    
 [46] "iso_a2_eh"  "iso_a3"     "iso_a3_eh"  "iso_n3"     "iso_n3_eh"  "un_a3"      "wb_a2"      "wb_a3"      "woe_id"    
 [55] "woe_id_eh"  "woe_note"   "adm0_iso"   "adm0_diff"  "adm0_tlc"   "adm0_a3_us" "adm0_a3_fr" "adm0_a3_ru" "adm0_a3_es"
 [64] "adm0_a3_cn" "adm0_a3_tw" "adm0_a3_in" "adm0_a3_np" "adm0_a3_pk" "adm0_a3_de" "adm0_a3_gb" "adm0_a3_br" "adm0_a3_il"
 [73] "adm0_a3_ps" "adm0_a3_sa" "adm0_a3_eg" "adm0_a3_ma" "adm0_a3_pt" "adm0_a3_ar" "adm0_a3_jp" "adm0_a3_ko" "adm0_a3_vn"
 [82] "adm0_a3_tr" "adm0_a3_id" "adm0_a3_pl" "adm0_a3_gr" "adm0_a3_it" "adm0_a3_nl" "adm0_a3_se" "adm0_a3_bd" "adm0_a3_ua"
 [91] "adm0_a3_un" "adm0_a3_wb" "continent"  "region_un"  "subregion"  "region_wb"  "name_len"   "long_len"   "abbrev_len"
[100] "tiny"       "homepart"   "min_zoom"   "min_label"  "max_label"  "label_x"    "label_y"    "ne_id"      "wikidataid"
[109] "name_ar"    "name_bn"    "name_de"    "name_en"    "name_es"    "name_fa"    "name_fr"    "name_el"    "name_he"   
[118] "name_hi"    "name_hu"    "name_id"    "name_it"    "name_ja"    "name_ko"    "name_nl"    "name_pl"    "name_pt"   
[127] "name_ru"    "name_sv"    "name_tr"    "name_uk"    "name_ur"    "name_vi"    "name_zh"    "name_zht"   "fclass_iso"
[136] "tlc_diff"   "fclass_tlc" "fclass_us"  "fclass_fr"  "fclass_ru"  "fclass_es"  "fclass_cn"  "fclass_tw"  "fclass_in" 
[145] "fclass_np"  "fclass_pk"  "fclass_de"  "fclass_gb"  "fclass_br"  "fclass_il"  "fclass_ps"  "fclass_sa"  "fclass_eg" 
[154] "fclass_ma"  "fclass_pt"  "fclass_ar"  "fclass_jp"  "fclass_ko"  "fclass_vn"  "fclass_tr"  "fclass_id"  "fclass_pl" 
[163] "fclass_gr"  "fclass_it"  "fclass_nl"  "fclass_se"  "fclass_bd"  "fclass_ua"  "geometry"  
> head(df_map,2)
Simple feature collection with 2 features and 168 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: -180 ymin: -18.28799 xmax: 180 ymax: -0.95
Geodetic CRS:  WGS 84
       featurecla scalerank labelrank                  sovereignt sov_a3 adm0_dif level              type tlc
1 Admin-0 country         1         6                        Fiji    FJI        0     2 Sovereign country   1
2 Admin-0 country         1         3 United Republic of Tanzania    TZA        0     2 Sovereign country   1
                        admin adm0_a3 geou_dif  geounit gu_a3 su_dif  subunit su_a3 brk_diff     name name_long brk_a3 brk_name
1                        Fiji     FJI        0     Fiji   FJI      0     Fiji   FJI        0     Fiji      Fiji    FJI     Fiji
2 United Republic of Tanzania     TZA        0 Tanzania   TZA      0 Tanzania   TZA        0 Tanzania  Tanzania    TZA Tanzania
  brk_group abbrev postal                   formal_en formal_fr name_ciawf note_adm0 note_brk name_sort name_alt mapcolor7
1      <NA>   Fiji     FJ            Republic of Fiji      <NA>       Fiji      <NA>     <NA>      Fiji     <NA>         5
2      <NA>  Tanz.     TZ United Republic of Tanzania      <NA>   Tanzania      <NA>     <NA>  Tanzania     <NA>         3
  mapcolor8 mapcolor9 mapcolor13  pop_est pop_rank pop_year gdp_md gdp_year                   economy             income_grp
1         1         2          2   889953       11     2019   5496     2019      6. Developing region 4. Lower middle income
2         6         2          2 58005463       16     2019  63177     2019 7. Least developed region          5. Low income
  fips_10 iso_a2 iso_a2_eh iso_a3 iso_a3_eh iso_n3 iso_n3_eh un_a3 wb_a2 wb_a3   woe_id woe_id_eh                   woe_note
1      FJ     FJ        FJ    FJI       FJI    242       242   242    FJ   FJI 23424813  23424813 Exact WOE match as country
2      TZ     TZ        TZ    TZA       TZA    834       834   834    TZ   TZA 23424973  23424973 Exact WOE match as country
  adm0_iso adm0_diff adm0_tlc adm0_a3_us adm0_a3_fr adm0_a3_ru adm0_a3_es adm0_a3_cn adm0_a3_tw adm0_a3_in adm0_a3_np adm0_a3_pk
1      FJI      <NA>      FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI
2      TZA      <NA>      TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA
  adm0_a3_de adm0_a3_gb adm0_a3_br adm0_a3_il adm0_a3_ps adm0_a3_sa adm0_a3_eg adm0_a3_ma adm0_a3_pt adm0_a3_ar adm0_a3_jp
1        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI
2        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA
  adm0_a3_ko adm0_a3_vn adm0_a3_tr adm0_a3_id adm0_a3_pl adm0_a3_gr adm0_a3_it adm0_a3_nl adm0_a3_se adm0_a3_bd adm0_a3_ua
1        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI        FJI
2        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA        TZA
  adm0_a3_un adm0_a3_wb continent region_un      subregion           region_wb name_len long_len abbrev_len tiny homepart
1        -99        -99   Oceania   Oceania      Melanesia East Asia & Pacific        4        4          4  -99        1
2        -99        -99    Africa    Africa Eastern Africa  Sub-Saharan Africa        8        8          5  -99        1
  min_zoom min_label max_label   label_x    label_y      ne_id wikidataid name_ar   name_bn  name_de  name_en  name_es  name_fa
1        0         3         8 177.97543 -17.826099 1159320625       Q712    فيجي      ফিজি  Fidschi     Fiji     Fiyi     فیجی
2        0         3         8  34.95918  -6.051866 1159321337       Q924 تنزانيا তানজানিয়া Tansania Tanzania Tanzania تانزانیا
   name_fr         name_el name_he name_hi         name_hu  name_id  name_it    name_ja  name_ko  name_nl  name_pl  name_pt
1    Fidji       Φίτζι   פיג'י    फ़िजी Fidzsi-szigetek     Fiji     Figi   フィジー     피지     Fiji    Fidżi     Fiji
2 Tanzanie Τανζανία  טנזניה तंज़ानिया        Tanzánia Tanzania Tanzania タンザニア 탄자니아 Tanzania Tanzania Tanzânia
           name_ru  name_sv  name_tr         name_uk name_ur  name_vi  name_zh name_zht      fclass_iso tlc_diff      fclass_tlc
1       Фиджи     Fiji     Fiji        Фіджі     فجی     Fiji     斐济     斐濟 Admin-0 country     <NA> Admin-0 country
2 Танзания Tanzania Tanzanya Танзанія تنزانیہ Tanzania 坦桑尼亚 坦尚尼亞 Admin-0 country     <NA> Admin-0 country
  fclass_us fclass_fr fclass_ru fclass_es fclass_cn fclass_tw fclass_in fclass_np fclass_pk fclass_de fclass_gb fclass_br
1      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>
2      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>
  fclass_il fclass_ps fclass_sa fclass_eg fclass_ma fclass_pt fclass_ar fclass_jp fclass_ko fclass_vn fclass_tr fclass_id
1      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>
2      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>
  fclass_pl fclass_gr fclass_it fclass_nl fclass_se fclass_bd fclass_ua                       geometry
1      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA> MULTIPOLYGON (((180 -16.067...
2      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA> MULTIPOLYGON (((33.90371 -0...

 

#

df_countries에는 id가 있습니다.

 

df_map에는 id가 없습니다.

그래서 오류가 납니다. 도와주세요!!

나머지는 다 잘됩니다. 아래코드도 long객체를 찾을수없다며 안되기는 하는데 딱히 필요없을것같아서 생략했으나, 25:19초에 다시 이코드를 가져와서 쓰네요. 생략하면 안될것같네요. 이것도 뭐가 문제인지 모르겠습니다.

ggplot(data=df_map,       aes(x=long, y=lat,group=group))+
geom_polygon() 

답변 1

0

김승욱님의 프로필 이미지
김승욱
지식공유자

안녕하세요. 김승욱 입니다.

원활한 수강을 위해 완전히 정상 동작하는 코드를 업데이트 했습니다.

섹션 0의 수업 0(데이터 시각화란?) 에서 새롭게 업데이트한 스크립트 파일을 다운로드 받으실 수 있습니다.

압축파일은 "scripts_v2.zip" 입니다.

 

영상의 스크립트 대신 해당 압축파일의 스크립트를 기반으로 학습하시면 될 것 같습니다.

 

감사합니다.

phys님의 프로필 이미지
phys
질문자

image답변 감사드립니다. 그런데 ratio %는 어떻게 읽는건가요??

0은 0%접종

1은 1%접종

2는 2%접종

3은 3%접종?

이렇게 읽는건지 어떻게 읽는건지 모르겠습니다

김승욱님의 프로필 이미지
김승욱
지식공유자

@phys 각 국가의 전체 인구 대비 숫자로 보시면 됩니다.

코드를 순차적으로 실행 할 때 1.193708 이 최대값으로 나오는데 보여주신 캡쳐는 3 근처의 값이 나온 것 같습니다. 코드를 다시 확인해보시면 좋을 것 같습니다.

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phys
질문자

자료해석에 어려움이 있습니다.

각 국가의 전체 인구 대비 백신접종숫자가 1.193708라는것은

인구대비 백신접종률이 119%라는 이야기인가요? 100%이상은 두번맞은 사람도 있어서그런가요

김승욱님의 프로필 이미지
김승욱
지식공유자

네 맞습니다.
아무래도 1차, 2차 이렇게 제공되지 않다고 총 백신 접종 숫자로 계산해서 그렇습니다.

자료 출처의 설명과 중간 데이터 핸들링 코드를 차근차근 다시 보시는 것을 추천드립니다.

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phys

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